机器视觉检测系统在食品识别方面的应用

　　机器视觉检测系统在食品识别方面的应用 　　机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 　　一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 　　人们吃到甚或看到食品中有异物总是很恶心，为此而向销售、生产商索赔的事件不时发生。生产商为确保食品中无异物，需要在生产中设置多道检测工位，绝大多数是人工裸眼目检。人工裸眼目检时间长会视觉疲劳，生理和主观因素会带来工作质量的差异和效率低下。利用机器视觉技术来代替人工检测，是现代化生产的发展趋势。 　　而且随着提品质量的要求和劳动力成本日益升高的形势，企业迫切希望应用机器视觉技术实现工业生产自动化检测。我国科学家已开展对果冻、罐头生产线上灌装前切割成块状的多种水果果料进行图像监控、自动判断沾有异物的应用研究，并取得一定成果。 　　针对罐头、果冻生产中的多品种、多规格、湿态反光果肉上各种可能出现的异物，科学家研究开发了一套基于机器视觉技术的多类型异物自动检测系统。利用机械装置将果料自动单层排布在传送带上，安装在适当位置的工业相机对传送中的果料进行监视拍照，将采集到的果料图像输送到计算机中，由图像处理软件对其进行分析判断。根据果料与异物的颜色和亮度差异特点，将各品种果料分成两大类，分别采用不同的图像处理策略识别异物。 　　对颜色比较丰富的果料如黄桃、菠萝等根据果肉与异物的颜色进行分割识别异物；对颜色为白色或透明的果肉如椰果、明胶等根据异物的边缘轮廓识别异物。经过大量试验验证，该系统能够有效地检测出多品种果料输送线上的多类型异物并将含有异物的果料剔除，为企业自动化生产与检测提供了技术支撑。 相关信息来源：www.szgrd.com